Avaliações de Qualidade

A crescente utilização de bases de dados abertos tem provocado um aumento na preocupação em relação à qualidade dos dados. A probabilidade de tirar vantagem dos recursos de informação é maior quando existe um conhecimento prévio do quão confiáveis eles são. 

A garantia de uma informação de qualidade é condição essencial para a análises, para a tomada de decisões baseadas em evidências e para a programação de ações. A apropriação dessas informações pelos gestores e pela sociedade organizada para subsidiar suas atividades deve considerar seus pontos fortes e suas limitações, por meio de avaliações regulares e sistemáticas dos dados disponibilizados.

Para que uma boa prática de abertura de dados possa se concretizar, padrões e políticas a respeito dos dados, sua definição e seu uso devem ser adotados. Esses padrões devem ser rigorosos, abrangentes e flexíveis a mudanças, para poder viabilizar a reutilização, a estabilidade e a efetiva comunicação do significado dos dados. Deve-se usar ferramentas, como dicionário de dados e repositórios para gerenciá-los.

Mas, para que se possa tirar vantagem dos recursos do Data Warehouse de forma satisfatória, é preciso que as informações nele armazenadas sejam confiáveis, ou que, pelo menos o grau de confiabilidade das mesmas possa ser considerado durante o processo de tomada de decisão.

Para tanto, valorizar a obtenção e a manutenção da qualidade dos dados em Data Warehouse é de grande importância às organizações, porque o custo da má qualidade pode ser alto. Dados de má qualidade podem ser os motivos de falhas nos processos de negócio e custos relacionados às áreas organizacionais, podendo até haver perda parcial ou total de clientes.

» O problema conceitual

Qualidade de dados é um conceito complexo porque possui significados diversos para diferentes pessoas. Analisando-se estudos já realizados e propostas para a definição de critérios para a abordagem do tema, pode-se observar diversas interpretações para expressar este conceito, não havendo ainda um consenso em relação a um conjunto de critérios que pudesse ser sempre utilizado para definir qualidade. Uma razão para isso é o caráter essencialmente subjetivo da qualidade de dados, cuja avaliação pode variar de acordo com a função do observador, do contexto e dos objetivos da avaliação. Além disso, muitas vezes, a qualidade não pode ser expressa quantitativamente, mas precisa ser descrita.”

» Adoção de Indicadores Guias

No processo de qualidade de dados, a freqüência da coleta dos dados deve ser compatível com a volatilidade das fontes. Para isso, é preciso mapear e controlar o momento da distribuição da informação. 

Existem medidas de sucesso que devem ser estabelecidas para acompanhar o projeto de Data Warehouse e seu ciclo de vida. Estes indicadores ajudam os gerentes de projeto a tomar decisões quanto ao direcionamento das manutenções corretivas e das evolutivas, dado que os mercados estão cada vez mais competitivos e a função do Data Warehouse é auxiliar as organizações a acompanhá-los.

Um indicador a ser implantado é o grau de uso do Data Warehouse, verificando o número total de usuários que o acessam, o número de usuários concorrentes, a quantidade e o tipo das consultas e o montante de relatórios gerados. Essas medidas indicam o caminho que o Data Warehouse deve seguir no seu ciclo de vida, indo de encontro às necessidades do usuário e estando sempre atualizado. O estabelecimento e o acompanhamento dessas métricas fazem com que o Data Warehouse seja sempre útil ao usuário, permitindo que ele tome decisões de negócio baseado em dados consistentes, integrados e atuais.

todo projeto de Data Warehouse deve estabelecer alguns compromissos de qualidade para que sua implantação se torne um caso de sucesso, não apenas no uso de metodologias que incrementem qualidade no gerenciamento e na entrega dos dados, mas também, na definição e acompanhamento de indicadores de qualidade durante o ciclo de vida do projeto

Assim, um outro indicador que se deve estabelecer é relativo aos prazos de atualização e disponibilização ao usuário. Como um ambiente de Data Warehouse está em contínua evolução, retratando sempre um momento da organização – e não perdendo estes momentos, mantendo, assim, sua característica temporal – as solicitações de mudança são constantes e, por conseqüência, suas implementações devem acontecer em prazos factíveis, para que os usuários possam usufruir dessas evoluções em tempo hábil.

No entanto, novos indicadores podem ser definidos a qualquer momento, com a finalidade de avaliar outros tipos de características ou mesmo para aprimorar a avaliação da qualidade de variáveis de fato e dimensões.

Qualquer metodologia neste sentido deve focar em:

  • Conhecer a qualidade atual dos dados;
  • Investigar as causas da qualidade atual dos dados;
  • Determinar a qualidade desejada;
  • Ajustar a qualidade existente;
  • Certificar a qualidade de dados;
  • Acompanhar e manter a qualidade de dados.

» Validação

A forma como os dados são disponibilizados também pode trazer inconsistências nos relatórios e nas visões do Data Warehouse. Por exemplo, dados demonstrados na vertical e na horizontal. Portanto, certificar que os dados disponibilizados sejam os mesmos que representam os desejos do usuário, é um passo importante. Não obstante, alguns dados podem ser incoerentes, e a regra de formação das métricas disponibilizadas pelo Data Warehouse deve ser validada com a área usuária, evitando assim, inconsistências na disseminação da inteligência do negócio da empresa.

» Iniciativas Referenciais

Demonstrando a importância dada à qualidade da informação, o Fundo Monetário Internacional (FMI) relaciona em sua página da Internet as iniciativas de 18 países para melhoria das estatísticas econômicas e disponibiliza um modelo para aprimoramento e avaliação das informações

〉 Índice de Dados Abertos (Open Data Index)

O Índice de Dados Abertos (Open Data Index) é uma iniciativa da sociedade civil que busca realizar o mapeamento do estado dos dados abertos em diversos países (e cidades) ao redor do mundo. Na primeira edição, as cidades brasileiras participantes do levantamento foram: Belo Horizonte/MG, Brasília/DF, Natal/RN, Porto Alegre/RS, Salvador/BA, São Paulo/SP, Rio de Janeiro/RJ e Uberlândia/MG. Confira a íntegra do estudo aqui.

▶️🎥 Assista a gravação do lançamento:

〉 Conselho Mundial de Dados da Cidade (WCCD)/Data for Cities

O WCCD é um centro global para parcerias de aprendizado criativo entre cidades, organizações internacionais, parceiros corporativos e universidades, para promover mais inovações, visualizar futuros alternativos e construir cidades melhores e mais habitáveis. O WCCD desenvolveu o primeiro sistema de certificação ISO 37120 e o Global Cities Registry ™ em matéria de dados abertos de cidades, publicados pela primeira vez em maio de 2014. Como líder global em métricas padronizadas, a WCCD está implementando a ISO 37120 Desenvolvimento Sustentável das Comunidades: Indicadores para Serviços Urbanos e Qualidade de Vida, um padrão internacional criado por cidades, para cidades (indicadores padronizados permitem que avaliem seu desempenho, meçam o progresso ao longo do tempo e também tirem lições comparativas de outras cidades local e globalmente). 

Veja algumas cidades que já adotam o padrão do WCCD>

〉 Open Data Barometer

O Barômetro de Dados Abertos visa descobrir a verdadeira prevalência e impacto de iniciativas de dados abertos em todo o mundo. Ele analisa tendências globais e fornece dados comparativos sobre países e regiões por meio de uma metodologia aprofundada que combina dados contextuais, avaliações técnicas e indicadores secundários para explorar várias dimensões. A iniciativa é um trabalho da World Wide Web Foundation, criada em 2009 pelo inventor da Web, Sir Tim Berners-Lee.

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